論文の概要: Learning Protein-Ligand Binding in Hyperbolic Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15480v1
- Date: Thu, 21 Aug 2025 11:56:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.306856
- Title: Learning Protein-Ligand Binding in Hyperbolic Space
- Title（参考訳）: 双曲空間におけるタンパク質-リガンド結合の学習
- Authors: Jianhui Wang, Wenyu Zhu, Bowen Gao, Xin Hong, Ya-Qin Zhang, Wei-Ying Ma, Yanyan Lan,
- Abstract要約: HypSeekは、タンパク質ポケットと配列をローレンツモデル双曲空間に埋め込む、双曲表現学習フレームワークである。
双曲空間の指数幾何学と負曲率を活用することで、HypSeekは表現的で親和性に敏感な埋め込みを可能にする。
本モードでは,仮想スクリーニングと親和性ランキングを一つのフレームワークに統合し,タンパク質誘導型3towerアーキテクチャを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.421085367060343
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Protein-ligand binding prediction is central to virtual screening and affinity ranking, two fundamental tasks in drug discovery. While recent retrieval-based methods embed ligands and protein pockets into Euclidean space for similarity-based search, the geometry of Euclidean embeddings often fails to capture the hierarchical structure and fine-grained affinity variations intrinsic to molecular interactions. In this work, we propose HypSeek, a hyperbolic representation learning framework that embeds ligands, protein pockets, and sequences into Lorentz-model hyperbolic space. By leveraging the exponential geometry and negative curvature of hyperbolic space, HypSeek enables expressive, affinity-sensitive embeddings that can effectively model both global activity and subtle functional differences-particularly in challenging cases such as activity cliffs, where structurally similar ligands exhibit large affinity gaps. Our mode unifies virtual screening and affinity ranking in a single framework, introducing a protein-guided three-tower architecture to enhance representational structure. HypSeek improves early enrichment in virtual screening on DUD-E from 42.63 to 51.44 (+20.7%) and affinity ranking correlation on JACS from 0.5774 to 0.7239 (+25.4%), demonstrating the benefits of hyperbolic geometry across both tasks and highlighting its potential as a powerful inductive bias for protein-ligand modeling.
- Abstract（参考訳）: タンパク質-リガンド結合予測は、仮想スクリーニングと親和性ランキングの中心であり、薬物発見における2つの基本的な課題である。
最近の検索に基づく手法では、類似性に基づく探索のためにリガンドやタンパク質ポケットをユークリッド空間に埋め込むが、ユークリッドの埋め込みの幾何学は分子間相互作用に固有の階層構造や微細な親和性の変化を捉えるのに失敗することが多い。
本研究では、リガンド、タンパク質ポケット、配列をローレンツモデル双曲空間に埋め込んだ双曲表現学習フレームワークHypSeekを提案する。
双曲空間の指数幾何学と負の曲率を活用することで、ヒップシークは、グローバルな活動と微妙な機能的差異の両方を効果的にモデル化できる表現的で親和性に敏感な埋め込みを可能にする。
我々のモードは仮想スクリーニングと親和性ランキングを一つのフレームワークに統合し、表現構造を強化するためのタンパク質誘導型3-towerアーキテクチャを導入する。
HypSeek は DUD-E 上の仮想スクリーニングの早期強化を 42.63 から 51.44 (+20.7%) に改善し、JACS 上の親和性ランキング相関を 0.5774 から 0.7239 (+25.4%) に改善した。
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